Business Intelligence (BI)

5 mitos de Business Intelligence

By 01/03/2018 No Comments

Adoptar un enfoque pasivo de Business Intelligence (BI) es un error que muchas compañías cometen hoy en día. Sus competidores extraen datos relacionados con la optimización de su participación en el mercado a partir de sus clientes, y productos hasta la participación en el mercado y los patrones de crecimiento. Pero, ¿por qué hay tantas empresas que todavía temen tanto al BI? Aquí están los cinco principales mitos:

1. MITO: solo los datos estructurados son valiosos.

HECHO: los datos estructurados y no estructurados son igualmente valiosos.

BI no es en blanco o negro, en términos de datos estructurados y no estructurados. Hay áreas grises, en las que los datos no estructurados se pueden estructurar con herramientas de análisis simples. Por ejemplo, Excel, es una herramienta básica pero efectiva con los procedimientos correctos en el front-end. Una empresa puede incluso tomar una estrategia simple en primera línea, como usar notas en Excel para delinear el uso de palabras predeterminadas o el producto / campaña de temporada para una plataforma como Twitter. Con esta codificación simple y desestructurada, los equipos pueden medir los comentarios con una fórmula que es paralela a la taxonomía de codificación en la que funciona la plataforma de Twitter. Este enfoque no está cargado por la organización de datos estructurados, sino que ofrece la precisión precisa y la tasa de error mínima de las herramientas de BI estructuradas más costosas. Existe el exceso de análisis de sus datos, lo que puede agotar los recursos y aumentar los costos. Esta solución funciona en el “área gris” de datos, para extraer datos no estructurados de una manera simple y rentable.

2. MITO: La buena inteligencia empresarial se extrae solo de las soluciones digitales.

HECHO: no existe una solución única para la inteligencia de negocios.

Según IDC, las preferencias del canal de comunicación varían según el tipo de interacción que buscan los clientes. Si el 76% de los encuestados selecciona la llamada de voz como una de las dos formas principales de informar un problema con un producto o servicio. Esa empresa necesita entonces reunirse con sus clientes a mitad de camino: minar las ideas en todos los canales. Por ejemplo, a pesar del conjunto de soluciones digitales como las redes sociales en el punto de mira hoy en día; la voz sigue siendo un actor clave, brindando el mismo nivel de potencial que las redes sociales y las perspectivas del sitio web. Las soluciones de BI se deben implementar en función de la audiencia prevista (por ejemplo, panel de control para agentes, análisis para Marketing).

3. MITO: Los datos son buenos sin importar cuándo se usan.

HECHO: Los datos son un objetivo en movimiento, y los tableros en tiempo real brindan la mejor oportunidad para capturar y actuar sobre sus datos.

Las estadísticas pueden depreciarse a una velocidad alarmante. Lo que sucedió ayer no es tan valioso en una semana a partir de hoy. Como tal, el tiempo para abordar cuestiones importantes es efímero. Los datos se pueden devaluar si no se capturan puntos de datos relevantes en tiempo real usando un solo panel. El análisis de texto puede decodificar lo que se dice y el sentimiento de los temas, a través de conversaciones en los medios sociales, valoraciones y reseñas de productos, registros de chat, portales de ideas y discusiones de la comunidad en línea de los clientes. Comprender la inteligencia del cliente ayudará a los centros de atención al cliente a identificar proactivamente una crisis que está por ocurrir, a capturar nuevas ideas y a descubrir problemas de calidad o garantía. Lo más importante es que las herramientas en tiempo real pueden personalizar el compromiso con los clientes.

4. MITO: Se necesita un científico de datos para construir la automatización de procesos robóticos (RPA) para extraer sus datos.

HECHO: Las herramientas de inteligencia empresarial no son tan altamente técnicas y complicadas que necesita un especialista en TI calificado.

No se trata solo de construir un algoritmo: el proceso creativo comienza con la visión establecida de una empresa. Con el punto de partida correcto, la traducción y la caja de herramientas, se puede diseñar un informe personalizado. Colabore con sus clientes como socios para asegurarse de que participen activamente, de modo que su visión sea 100% fiel a su marca y objetivos. Juntos, usted y sus clientes pueden crear informes personalizados, enseñar a sus clientes cómo avanzar con los resultados de BI y participar más en el futuro proceso creativo y una estrategia a largo plazo para optimizar las estadísticas de resultados.

5. MITO: La inteligencia comercial solo es valiosa para las grandes corporaciones.

HECHO: Hoy, las empresas grandes y pequeñas deberían desplegar las herramientas y la experiencia disponibles para impulsar las decisiones de la compañía.

El tamaño de los datos es igualmente importante: en el mundo de hoy, ningún tamaño comercial o de datos debería prohibir el uso de un buen BI para agudizar las operaciones. No se puede negar la realidad de la competencia en el mercado y los gustos del paisaje actual del producto, que se basa en gran medida en los comentarios, las calificaciones y las revisiones. Puede ser una tienda de una sola persona, pero está compitiendo con Amazon. Hasta este punto, no asuma que BI es demasiado costoso. Los BPO pueden y ayudarán con modelos rápidos y recursos compartidos, para un enfoque rentable. Hay herramientas por menos de USD1000. Algunas de estas herramientas son tan simples como un servidor web SQL en un servidor web alojado en Amazon o en un servidor web o base de datos alojado en Google. Las inversiones de BI varían considerablemente, y en términos de ROI, recuerde que manejar BI manualmente puede, de hecho, ser la opción más cara. Con un análisis de costo-beneficio, puede iniciar y escalar adecuadamente su BI para ayudar a salvar la maduración de su negocio. Y asegúrese de que haya suficientes momentos a-ha en el camino para justificar el nivel de gastos, en términos de desarrollo de productos, toma de decisiones y estrategia general.

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